Modélisation Neuro-Évolutionnaire pour une Nouvelle Génération de Systèmes de Communication Verbale Humain-Machine

新人机语言通信系统神经系统革命

• 批准号: RGPIN-2018-05221
• 负责人: Selouani, SidAhmed
• 金额: $ 3.35万
• 依托单位: Université de Moncton
• 依托单位国家: 加拿大
• 项目类别: Discovery Grants Program - Individual
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 加拿大
• 起止时间: 2022-01-01 至 2023-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=746464
• 关键词: Mod; lisation; Neuro; volutionnaire; pour

Ce programme de recherche vise à établir un paradigme global qui tire profit des avantages de l'apprentissage profond et des algorithmes évolutionnaires afin d'améliorer la capacité d'adaptation et d'autoapprentissage des systèmes et des modèles qui sont à la base de la communication humain-machine verbale. Le but ultime s'inscrit dans l'effort de la communauté scientifique visant la conception de systèmes intelligents capables de converser et de créer un lien émotionnel à travers un dialogue humain-machine égalitaire, intuitif et naturel. La généralisation d'utilisation des assistants personnels parlants dans les voitures, les maisons et les téléphones intelligents place l'interaction verbale en première ligne, car c'est la façon la plus intuitive de communiquer. Une interaction verbale robuste et efficace ouvre également la voie à la présence dans nos sociétés de robots-compagnons capables de faire plusieurs tâches telles que venir en aide aux personnes âgées ou aux malvoyants tout en étant dotés d'empathie. Nous partons cependant du constat que même s'il y a eu des progrès fulgurants au niveau de toute la chaîne d'interaction verbale intégrant diverses technologies langagières, il subsiste encore des problèmes complexes à résoudre pour arriver à une parité dans l'interaction orale entre l'humain et la machine. Le paradigme proposé dans ce programme vise d'une part, une prise en compte de l'incertitude inhérente à l'information en provenance de l'environnement et de l'utilisateur et d'autre part, une amélioration de la capacité de la machine à inférer les objectifs de l'interaction en contexte réel où souvent la quantité de données est limitée. Les solutions envisagées viseront la conception d'un agent artificiel de dialogue capable d'empathie. Cet agent devra apprendre de la pratique d'interaction et exploiter toute information susceptible de satisfaire l'utilisateur et ses objectifs. Il sera doté d'un module de compréhension de la parole capable de fonctionner dans des contextes d'utilisation changeants et des canaux de communication dégradés. Le module de compréhension sera couplé avec un analyseur/identificateur de traits paralinguistiques dont la tâche sera de renforcer l'état des connaissances sur l'utilisateur, à savoir son humeur, ses émotions, etc. Les traits paralinguistiques sont souvent déterminants pour l'issue d'une communication, mais sont cependant négligés dans les approches actuelles de dialogue. Les retombées de ce programme de recherche sont nombreuses que ce soit au niveau de l'avancement des connaissances ou de la création de systèmes interactifs verbaux à forte valeur ajoutée. Il ambitionne de consolider l'avenue technologique du dialogue humain-machine empathique (émotionnel) et de renforcer la position du Canada dans le domaine des technologies langagières et l'intelligence artificielle.

该项目旨在研究全球范式，以提高学徒教授的优势和算法的进化，以提高通信基础系统和模型的适应能力和自动学徒能力人机语言。助理人员在 les voitures、les maisons et 等方面的普遍使用电话是智能语音交互的首选，汽车也是直观的通讯方式。那些充满同情心的人。项目中的范式提案，环境、利用和其他部分的信息来源的不确定性奖，改善能力的奖品机器在上下文中推断出交互的对象，其解决方案设想了具有对话能力的代理和利用者可以满足使用者的信息。等这些目标。运用的知识、幽默感、情感等。 副语言特征是沟通问题的决定因素，也是对话实际操作方法中的主要问题。名词 que ce soit我的雄心壮志是巩固人机共情对话技术大道并强化加拿大在技术语言和人工智能领域的地位。